【摘 要】
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开放的云计算环境下,云服务的多样性、复杂性及质量的参差导致用户的评估与选择具有极大困难,同时也使得交互过程中存在着巨大的安全隐患。基于上述问题,提出了一种用户服务信任
【基金项目】
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国家自然科学基金(61662056);内蒙古自然科学基金(2016MS0608)
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开放的云计算环境下,云服务的多样性、复杂性及质量的参差导致用户的评估与选择具有极大困难,同时也使得交互过程中存在着巨大的安全隐患。基于上述问题,提出了一种用户服务信任度的评估机制。针对信任评价中存在的主观模糊性与客观随机性以及评价属性粒度粗糙等难题,结合云模型与粗糙集理论,研究设计了加权的多维属性信任云评估方法。通过借鉴云模型的不确定性问题研究思想,设计了基于属性偏好的权重算法,细化了评价粒度,满足了个性需求,并提出了交互的主客体信任双向更新及欺骗防御机制,增强了方法的鲁棒性。仿真结果表明,该机制能够有效
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